数字信号处理 清华大学出版社 chapter 1
《数字信号处理》 完整加精版
采用抽象算法表达:由软件程序虚拟实现。 在采用硬件电路实现时,由于不需要考虑 物理环境对信号的影响,可以在设计中尽可
能采用低功耗高密度集成。
数字系统的特点
信号采用数字序列表达后,对模拟信号难以 进行的很多处理能够方便地实现,例如: 对信号的乘法调制和各种编码调制、信号的时 间顺序处理、信号的时间压缩/扩张、复杂标准 信号的产生…
时间变量与对应的函数值采用两个相等长度的序列 (一维向量)表示。 两个序列可以进行直接数值设臵:
例:n=[0 1 2 3 4 5 6 7];
x=[1 2 4 6 5 3 1 0];
数字信号的MATLAB表达
坐标区间设臵: n=[n1:n2] 只取整数,设定起点和终点;
信号函数设臵:其序列长度由n序列限定; x=3*n x=exp(j*(pi/8)*n)
设臵好坐标序列t和信号序列x后,可以采 用下列作图语句画出连续时间信号图形: plot(t,x) 该语句通过将离散的信号点之间用直线连 接得到连续图形。
模拟信号的作图表达
例:MATLAB程序
t=[0:0.1:10];x1=[zeros(1,30) ones(1,40) zeros(1,31)]; x2=2-0.3*t;x3=exp(j*(pi/8)*t);x4=exp(-0.2*t).*cos(2*pi*t);
欠采样导致的问题
s N
若原始频谱与镜像频谱混叠,产生混叠失真,则
信号不可恢复!
采样定理
待采样信号必须为带限信号
X 0
M
采样频率应大于信号最高频率的2倍
2 s 2M N Ts
Nyquist 频率
重建滤波器(低通)截止频率应满足:
数字信号处理第一章课后答案
第 1 章 时域离散信号和时域离散系统
n
(7) y(n)= x(m) 令输入为m0
x(n-n0)
输出为
n
y′(n)= =0[DD)]x(m-n0)
m0
nn0
y(n-n0)= x(m)≠y′(n) m0
故系统是时变系统。 由于
n
T[ax1(n)+bx2(n)]=
[ax1(m)+bx2(m)
第 1 章 时域离散信号和时域离散系统
解:
x(n)=δ(n+4)+2δ(n+2)-δ(n+1)+2δ(n)+δ(n-1)
+2δ(n-2)+4δ(n-3)+0.5δ(n-4)+2δ(n-6)
2. 给定信号:
2n+5
-4≤n≤-1
(x(n)= 6 0
0≤n≤4 其它
(1) 画出x(n)序列的波形, 标上各序列值;
(2) y(n)=x(n)+x(n+1)
n n0
(3) y(n)= x(k) k nn0
(4) y(n)=x(n-n0) (5) y(n)=ex(n)
第 1 章 时域离散信号和时域离散系统
解:(1)只要N≥1, 该系统就是因果系统, 因为输出 只与n时刻的和n时刻以前的输入有关。
如果|x(n)|≤M, 则|y(n)|≤M, (2) 该系统是非因果系统, 因为n时间的输出还和n时间以 后((n+1)时间)的输入有关。如果|x(n)|≤M, 则 |y(n)|≤|x(n)|+|x(n+1)|≤2M,
第 1 章 时域离散信号和时域离散系统 题2解图(四)
数字信号处理第1章
…
x(n )
01 11
y(n )
11 21
z- 1 z- 1
并联型结构
0F 1F
1F 2F
z- 1 z- 1
…
数字信号处理基础-实现结构(IIR)
FIR的特点:
单位脉冲响应序列为有限个; 可快速实现; 可得到线性相位 滤波器阶数较高 IIR的特点: 滤波器阶数较低 可利用模拟滤波器现有形式
a N- 1 aN
x(n -N)
z- 1 b N
z- 1 y(n -N)
直接Ⅰ型结构
…
数字信号处理基础-实现结构(IIR)
y (n) bi x(n 1) ai y (n i )
i 0 i 1
b0 a1 a2 z- 1 z- 1 b1 b2 x(n ) y(n )
M
N
… … …
若ai不等于0,输出依赖于以前的输出信号, 称为递归系统(有反馈)
y(n) ai y (n i) bl x(n l )
i 1 i 0
N
M
通常此时n趋于无穷大时,h(n)也不为0,对 脉冲响应无限长的系统称为IIR(无限长单 位脉冲响应滤波器)
数字信号处理基础-系统实现结构
数字信号处理基础-实现结构(IIR)
y(n) bi x(n i) ai y (n i)
i 0 i 1
x(n) x(n- 1) x(n- 2) b0 z- 1 b 1 z
- 1
M
N
y(n ) a1 a2 z- 1 z
- 1
y(n- 1) y(n- 2)
b2
…
…
…
…
《数字信号处理教程》程佩青(第三版)清华大学出版社课后答案
结果 y (n ) 中变量是 n ,
∞
∞
∑ ∑ y (n ) =
x ( m )h (n − m ) =
h(m)x(n − m) ;
m = −∞
m = −∞
②分为四步 (1)翻褶( -m ),(2)移位( n ),(3)相乘,
(4)相加,求得一个 n 的 y(n) 值 ,如此可求得所有 n 值的 y(n) ;
10
T [ax1(n)+ bx2 (n)] =
n
∑
[ax1
(n
)
+
bx2
(n
)]
m = −∞
T[ax1(n) + bx2(n)] = ay1(n) + by2(n)
∴ 系统是线性系统
解:(2) y(n) =
[x(n )] 2
y1(n)
= T [x1(n)] = [x1(n)] 2
y2 (n) = T [x2 (n)] = [x2 (n)] 2
(3) y(n) = δ (n − 2) * 0.5n R3(n) = 0.5n−2 R3(n − 2) (4) x(n) = 2n u(−n −1) h(n) = 0.5n u(n)
当n ≥ 0 当n ≤ −1
∑ y(n) = −1 0.5n−m 2m = 1 ⋅ 2−n
m = −∞
3
y(n) = ∑n 0.5n−m 2m = 4 ⋅ 2n
+ 1)
−
x1 (n
+ 1)]
=
−a n
综上 i) , ii) 可知: y1 (n) = −a nu(−n − 1)
(b) 设 x(n) = δ (n − 1)
i)向 n > 0 处递推 ,
第0章-数字信号处理基础教程-陈纯锴-清华大学出版社
2. 数字信号处理的实现方法
(3)数字信号处理的片上系统(SOC, System on a Chip) 随着大规模集成电路的发展,一个复杂数字信号处理系 统可以集成在一个芯片上。 SOC 包含有数字和模拟电路、模 拟和数字转换电路、微处理器、微控制器以及数字信号处理 器等。与传统集成电路不同的是,嵌入式软件的设计也被集 成到SOC设计流程中,SOC设计以组装为基础,采用自上至下 设计方法,设计过程中大量重复使用自行设计或第三方拥有 知识产权的 IP(Intelligent Property) 模块。 SOC 要考虑如 何合理划分软件和硬件所实现的系统功能以及如何实现软硬 件间的信息传递。 SOC 是数字信号处理系统的一个新型实现 方法。
数 字 滤 波 器 设 计
数字滤波器结构(直接型、级联型、并联型、格型) IIR滤波器设计(脉冲不变法、双线性变换法) FIR滤波器设计(窗口法、频率取样法、优化法) 卡尔曼滤波器设计、维纳滤波器设计 自适应滤波器设计 数字滤波器软硬件实现及有限字长效应 研究生课程
图1-1数字信号处理理论结构
2. 数字信号处理的实现方法
第3章 离散傅里叶变换
第4章 快速傅里叶变换 第5章 数字滤波器基本结构及状态变量分析法 第6章 无限脉冲响应数字滤波器的设计 第7章 有限脉冲响应数字滤波器的设计
本课程的特点
1. 数学工具多 微积分,概率统计,随机过程,高等代数, 数值分析,积分变换,复变函数等。 2. 要求基础强 网络理论、信号与系统是本课程的理论基础。 3. 与其它学科密切相连 与最优控制、通信理论、故障诊断、计算机、 微电子技术不可分,又是人工智能、模式识别、神 经网络等新兴学科的理论基础之一。
信号 抽样 与采 集
时域采样定理 频域采样定理 Z变换
《数字信号处理》作业程佩青(第2版)清华大学出版社课后答案
0.588
0.5
0
0
0
0
-0.5 -0.588
-1 -0.951
-0.588
-0.951
-1.5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
绘图程序如下: n = 0:10; % 定义时间长度 xa = cos(40*pi*n*0.02 + pi/2); stem(n,xa,'filled'),title('cos(40*\pi*n*0.02 + \pi/2)') axis([-1,n(end)+1,-1.5,1.5]) for i = 1:11
N −1
∑ X (k) = −
[ x(( N
−1−
n))N
RN
(n)WN−
k
(
N
W −1−n) k N
(
N
−1)
]
n=0
N −1
∑ = − [x(n)N WN−kn ]WNk (N −1) n=0
N −1
∑ = − [x(n)N WN(−k )n ] •WNk (N −1) n=0
N −1
∑ = − [x(n)N WN(−k )n ] •WNk (N −1) n=0
课后答案网
2.8 P140 题 10
12 3 4 0 00 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 2 3 40 00 1 2 3 4 00 0 -1 -2 -3 -4 0 0 0 -1 -2 -3 -4 0 0 0 -1 -2 -3 -4 0 0 0 -1 -2 -3 -4 0 0 0 -1 -2 -3 -4 0 0 0 -1 -3 -6 -10 -10 -8 -4 1 7 4 0 0 0 -1 -3 -6 -10 -10 -8 -4 17 40 0 0 0 4 -2 -10 -10 -8 -4
数字信号处理_第一章_概述
第 26 页
1.序列
�离散时间信号又称作序列。 �离散时间信号的间隔为T,且均匀采样,可用x(nT) 表示在时刻nT的值。当T隐含时,可表示为x(n)。 �为了方便,通常用直接用x(n)表示序列{x(n)}。
x(0) x(-1) x(1) x(-2) x(2) -2 -1 0 1 2 n
:x ( n)
第 6 页
数字信号-镭射唱片
�数字信号是通过0和1的数字串所构成的数字流来 传输的,幅度变化是跳变的。 �离散+量化
镭射唱片,又名雷射唱片、压缩盘,简称CD。是一种用以储 存数码资料的光学盘片,在1982年面世,是商业录音的标准 储存格式。 声音镭射唱片包括一条或以上的立体声轨(在CD母盘感光材 料上照出了很多凹凸的位置,这样凸表示1,凹表示0,按照 2进读法读出来之后解码即可读到数据了),以16比特PCM编 码技术,采样率为44.1 kHz。标准镭射唱片的直径为120 毫 米或80 毫米,120 毫米镭射唱片可储存约80分钟的声音。 80 毫米的镭射唱片,可储存约20分钟的声音资料。 镭射唱片技术被用作储存资料,称为CD-ROM。可录式光盘随 后面世,包括只可录写一次的CD-R及可重复录写的CDRW,,成为个人电脑业界最为广泛采用的储存媒体之一。镭 射唱片及其衍生格式取得极大的成功,2004年,全球声音镭 射唱片、CD-ROM、CD-R等的合计总销量达到300亿只。
�关系
RN ( n )
0
1
n N-1
N −1
RN ( n ) = u ( n) − u ( n − N ) = ∑ δ ( n − m)
m =0
第 32 页
实指数序列
�定义为:
x(n) = a u (n)
n
数字信号处理教程-1
能量信号和功率信号
若信号能量E有限,则称为能量信号; 若信号功率P有限,则称为功率信号; 信号能量E可表示为
E E
x(t ) dt
2
2
n
x ( n)
信号功率P可表示为
1 T 2 P lim x (t ) dt 0 T T N 1 1 2 P lim x ( n) N N n 0
课程简介
DSP主要生产商AD、TI两大公司主要产品性能比较(浮点DSP)
ADSP2106X
生产日期 TMS320C4X
ADSP21160
TMS320C6701
95
120MFLOPS
91
80MFLOPS 80M(25ns) 1.3ms
99
600MFLOPS
98
1GFLOPS 167M 120us
运算速度
专用DSP芯片:市场上推出专门用于FFT,FIR 滤波器,卷积、相关等专用数字芯片。 如:BB公司:DF17XX系列 MAXIM公司:MAXIM27X ,MAXIM28X National公司:National-SEMI系列:MF系列。 其软件算法已在芯片内部用硬件电路实现,使 用者只需给出输入数据,可在输出端直接得到 数据。
——对数字信号进行处理的基础理论
课程简介
《信号与系统》主要解决的问题:
1)连续信号及其频谱分析
FT xa ( t ) X ( j )
2)连续时间系统的时域及频域分析
FT ha ( t ) H a ( j )
ha ( t ) H a ( s )
LT
复习:信号
信号是一种物理体现。在信号处理领域中,信 号被定义为一个随机变化的物理量。 例如:为了便于处理,通常都使用传感器把这 些真实世界的物理信号------>电信号,经处理的 电信号--->传感器--->真实世界的物理信号。 如现实生活中最常见的传感器是话筒、扬声器 话筒(将声压变化)--->电压信号-->空气压力信号 (扬声器)
第一章数字信号
Signal, System, Signal Processing
● deterministic signal
A signal that can be uniquely determined by a well-defined process, such as a mathematical expression or rule, or table look-up.
Reference books: : 数字信号处理》 王世一 《数字信号处理》北京理工大学出版 ,1997年 社,1997年 A.V.奥本海姆 R.W.谢弗 J.R.巴克 A.V.奥本海姆 R.W.谢弗 J.R.巴克 编著 刘树 离散时间信号处理》 堂 黄建国 译《离散时间信号处理》(第2版) 2001年 西安交通大学出版社 2001年 胡广书《数字信号处理-理论、算法与实现》 胡广书《数字信号处理-理论、算法与实现》 第二版)清华大学出版社2003 2003年 (第二版)清华大学出版社2003年
Copyright © 2010. Shi Ping CUC
Course outline
Relationship with other courses About MATLAB Software Requirements
Copyright © 2010. Shi Ping CUC
Chapter 1 Introduction to DSP
Copyright © 2010. Shi Ping CUC
Signal, System, Signal Processing
System
A system is any process that produces an output signal in response to an input signal. Depending on the types of the signal processed, we can classify the systems as follows:
数字信号处理教案
石河子大学教案二OO六——二OO七学年第二学期注:课后记包括学生课堂纪律、教学内容完成情况及教学体会等。
第页注:课后记包括学生课堂纪律、教学内容完成情况及教学体会等。
第页注:课后记包括学生课堂纪律、教学内容完成情况及教学体会等。
第页注:课后记包括学生课堂纪律、教学内容完成情况及教学体会等。
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第页注:课后记包括学生课堂纪律、教学内容完成情况及教学体会等。
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数字信号处理第一章(1)
绪论
• 为何要上数字信号处理?
在当今科学技术迅速发展的时代,大量 数据和信息需要传递和处理,数字信号处理 就是研究用数学的手段,正确快速地处理数 字信号,提取各类信息的一门学科.
一、数字信号处理
1、信号 • 数字信号处理的研究对象为信号。 • 所谓信号就是信息传递的载体。 • 信号是随时间、空间或其它独立变量变化的物理量,为了便 于处理,通常都使用传感器把这些真实世界的物理信号----->电信号,经处理的电信号--->传感器--->真实世界的物理 信号。 • 例如:现实生活中最常见的传感器是话筒、扬声器 话筒(将声压变化)--->电压信号-->空气压力信号(扬声器) • 数学上,我们用一个一元或多元函数来表示信号,如 s1 (t ) 5t 这是一个时间轴上的一维信号。
用通用的可编程的数字信号处理器实现法—是目前 重要的数字信号处理实现方法,它即有硬件实现法 实时的优点,又具有软件实现的灵活性优点。
五、本课程教学内容
• 作为本课程,因受到各种条件的制约,只能向大家介 绍数字信号处理的基础理论和基本知识。具体内容见 课本的第一章~第三章。
第一章:我们主要介绍离散时间信号和系统的基本概念以及 傅利叶变换Z变换,它们是分析离散信号与系统的 基本数学工具。 第二章:我们讲解信号的离散傅利叶变换(DFT)和DFT的快速 算法(FFT),内容涉及课本第二章的1~5节。 第三章:介绍无限冲激响应(IIR)数字滤波器和有限冲激响 应(FIR)的设计方法,其中我们只介绍通过变换公 式逼近的经典设计方法。
第一章 离散时间信号、系统和Z变换
1-1 引言
x(t ) s(t ) n(t )
清华大学数字信号处理课件--第一章1离散时间信号与系统
1 1 2 如sin( n ), 0 , 8 4 4 0 该序列不是周期序列
课件
33
例:判断
x ( n) e
n j ( ) 6
是否是周期序列
解:x(n N ) e
j( n N ) 6
e
n N j ( ) 6 6
若x ( n )为周期序列,则必须满足x ( n ) x ( n N ), N 即满足 2 k,且N,k为整数 6
课件 5
1、序列的运算
移位 翻褶 和 积 累加 差分 时间尺度变换 卷积和
课件
6
1)移位
序列x(n),当m>0时 x(n-m): 延时/右移m位 x(n+m):超前/左移m位
课件
7
2)翻褶
x(-n)是以n=0的纵轴为 对称轴将序列x(n) 加以翻褶
课件
8
3)和
x(n) x1 (n) x2 (n)
m 0 n
k
(k )
课件 21
3)矩形序列
1 0 n N 1 RN (n) 其它n 0
与其他序列的关系
RN (n) u (n) u (n N )
RN (n) (n m) (n) (n 1) ... [n ( N 1)]
同序列号n的序列值 逐项对应相加
课件
9
4)积
x(n) x1 (n) x2 (n)
同序号n的序列值 逐项对应相乘 序列与常数相乘 各项分别乘以该常数
课件
10
5)累加
y ( n)
k
x(k )
数字信号处理第一章
用数字的方法对信号波形进行变换,以获取有用信息。 20世纪60年代,数字信号处理随着数字 电子计算机的发展而发展起来的。 1975, 奥本海坶《数字信号处理》 1999, 第二版
数字信号处理器的历史
• DSP历史: 实时系统对数据处理的要求促进DSP的出现和发 展; 70年代末,第一片DSP出现,Intel2920 ,然后是 Upd7720 。 第一代DSP的标志是TMS32010,其它代表还有 AMD2900、NEC7720。 • 80年代末,DSP开始高速发展,DSP器件内部使 用流水线,并行指令和多核结构
幅值连续的时间信号 幅值离散的连续时间信号
典型连续信号
奇异信号
t 0
答案: f(t0)
答案: f(t0)
答案: u(t0/2)
答案: u(t0)
答案: e2-2
答案: ∏/6+sin(∏/6)
答案: 1-ejwt0
离散时间信号
• 对每个整数 n 有f(n)定义的 函数,如果 n 表示离散时 间,则称函数f(n)为离散时 间信号或称为离散序列。 • 如果离散时间信号的幅值是 连续的模拟量,则称该信号 为抽样信号。 • 抽样信号的幅值为连续信号 的相应时刻的幅度,它可能 有无穷多个值,难以编成数 字码,所以对抽样信号的幅 值应按四舍五入的原则进行 分等级量化,从而得到数字 信号。
(3)数字信号处理器(DSP)
• 按照预定要求,在处理器中将信号序列x(n) 进行加工处理得到输出信号y(n).
(4)D/A变换器
• 由一个二进制码流产生一个阶梯波形,是 形成模拟信号的第一步。
(5)后置滤波器
• 把阶梯波形平滑成预期的模拟信号。 • 以滤除掉不需要的高频分量,生成所需的 模拟信号ya(t).
课文参考译文 (8)-信息科学与电子工程专业英语(第2版)-吴雅婷-清华大学出版社
Unit 8 数字信号和信号处理Unit 8-1第一部分:数字信号处理数字信号处理(DSP)是研究数字表示的信号以及这些信号的处理方法。
数字信号处理和模拟信号处理是信号处理的子领域。
数字信号处理包括音频及语音信号处理、声纳和雷达信号处理、传感器阵列处理、谱估计、统计信号处理、图像处理、通信信号处理、生物医学信号处理等子领域。
数字信号处理的目标通常是测量连续的真实世界的模拟信号或对其滤波,因此,第一步常常是使用模数转换器将信号从模拟形式转换成数字形式。
通常,要求的输出信号为另一个模拟输出信号,这就需要数模转换器。
数字信号处理的算法有时通过使用专用计算机来实现,它们(专用计算机)利用被称为数字信号处理器的专用微处理器(简称DSP)。
这些数字信号处理器实时处理信号,通常是针对具体目的而设计的专用集成电路(ASIC)。
当灵活性和快速开发比大批量生产的成本更重要时,DSP算法也可以用现场可编程门阵列来实现。
数字信号处理域在数字信号处理中,工程师通常在下面几个域的一个域中来研究数字信号:时域(一维信号),空域(多维信号),频域,自相关域以及小波域。
他们按照某些依据来猜测(或试验不同的可能性)那一个域能够最好地表示信号的本质特性来选择在其中进行信号处理的域。
从测量设备得到的样本序列产生(信号的)时域或空域表示,而离散Fourier变换则产生频域表示即频谱。
自相关定义为信号与其自身经过时间或空间间隔变化后的互相关。
信号采样随着计算机应用的增长,数字信号处理的使用和需求日益增多。
为了能够在计算机上使用模拟信号,必须使用模数转换器(ADC)对其进行数字化。
采样通常分两步实现:离散化和量化。
在离散化阶段,信号空间被分割为相等的区间,用相应区间的代表性信号值代替信号本身。
在量化阶段,用有限集中的值来近似代表性的信号值。
为了能够正确地重建被采样的模拟信号,必须满足奈奎斯特-香农采样定理。
定理规定:采样频率必须大于两倍的信号带宽。
第1章-数字信号处理-孙明-清华大学出版社
1.2 典型的数字信号处理系统
完整的数字信号处理系统如图所示
PrF:前置预滤波(pre-filter)或抗混叠滤波器(anti-aliasing filter) 。 ADC:模拟数字转换器(analog to digital converter),A/D转换一般要经过 采样、保持、量化及编码四个过程。 DSP:数字信号处理系统的核心,可以是通用计算机、专用处理器,或 者数字硬件电路等等。 DAC:数字模拟转换器(digital to analog converter,DAC),与ADC运算相 反,是将二进制数字量形式的离散信号转换成以标准量(或参考量)为基 准的模拟量的转换器,将二进制数序列转换成阶梯波形。 PoF:后置滤波(post-filter)或平滑滤波器(smoothing filter),将阶梯波形平 滑后产生所需的模拟信号。
1.4 数字信号处理的主要特点
数字信号处理的局限性如下:
(1)实时性 数字信号处理系统在很多情况下不能达到实时的要求,取决 于计算的处理速度决定。如果前端的ADC采样频率太高的话, 那么在实时系统中会由于来不及处理而导致数据的拥塞。
(2)高频信号处理:受采样频率的限制,处理频率范围有 限。
(3)模拟和数字信号的转换: 有限字长效应。 当模拟信号比较弱时,在十分之几毫伏内,数字化后无法放 大信号。
1.3 数字信号处理学科的发展
1.4 数字信号处理的主要特点
数字信号处理与传统的模拟信号处理相比具有以下明显 的优点:
1.精度高 数字系统明显具有高精度的特点。 2.灵活性好 数字信号处理系统可以通过改变乘法器系数或寄存 器数据等方法来改变参数,从而改变系统特性。 3.可靠性&可重复性高 数字系统的部件比模拟系统部件的稳定性好,受环 境温度、湿度、噪声、电磁感应等影响小 4.多路复用 DSP可以同时处理几个通道的信号。
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eview for signals and systems
In signal and system analysis, the best approach is to represent the signal as a combination of some kind of most simplest signals which will pass through the system and produce a response. Combine the responses of all simplest signals, which is the system response of the original signal. Signal and system analysis is based on signal decomposition.
1 [n] 0 t 0 t0
1 0 1 2
n
A discrete-time signal x[n] can be expressed in terms of the unit impulse:
x[n]
k
x[k ] [n k ]
Review for signals and systems
c1 c 2
c 2 c1
c1 c 2
Ideal bandpass
Ideal bandstop
Review for signals and systems
Generation of Complex Signals In the nature world, most of signals are real-valued signals, called real signals. In some applications, it is desirable to develop a complex signal from a real signal having more desirable properties.
x(t )
Hilbert transformer
1 ˆ (t ) hHT (t ) x t
j
Its output response is
H HT ( j)
Its spectrum is
x( ) ˆ (t ) x( )hHT (t )d x d t
Review for signals and systems
Unit impulse function δ(t) is the simplest signal
(t )dt 1
t0
0
(t )
t
(t ) 0
A continuous-time signal x(t) can be expressed in terms of the unit impulse:
Review for signals and systems
There are four typical filters:
1
H ( j )
H ( j )
Ideal lowpass
H ( j )
1
c
c
1
c
c
Ideal highpass
1
H ( j )
c 2 c1
x(t ) x( ) ( t )d
Review for signals and systems
For an LTI system, if the input is δ(t), then the output signal is called the impulse response, denoted as h(t).
ˆ ( j) Y ( j) X ( j) jX 2 X p ( j)
Review for signals and systems
Physical meanings of the Hilbert transform For a real signal x(t), its Fourier transform X(jΩ) is not causal; By the use of the Hilbert transform, we can build an analytical signal which has a causal magnitude spectrum:
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Filtering and Filter One of the most widely used complex signal processing operations is filtering. Filtering is used to pass certain frequency components in a signal through the system without any distortion and to block other frequency components. The system implementing this operation is called a filter.
x[n] LTI system h[n] y[n]
y[n]
k
x[k ]h[n k ]
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Typical Signal Processing Operations Elementary Time-Domain Operations There are three most basic time-domain signal operations both for continuoustime and discrete-time signals. For continuous-time signals: 1. Scaling 2. Integration 3. Addition For discrete-time signals: 1. Scaling 2. Unit delay 3. Addition
Chapter 1
Review for Signals and Systems
Review for signals and systems
Any problem about signal analysis and processing may be thought of letting signals pass through systems. y(t) From x(t) and h(t), find x(t) h(t) y(t), Signal Processing From x(t) and y(t), find h(t), System Design From y(t) and h(t), find x(t), Signal Reconstruction
j H HT ( j) j 0 0
j
1 hHT (t ) t
H HT ( j)
j
Review for signals and systems
For a real signal x(t), its magnitude spectrum exhibits even symmetry, and its phase spectrum exhibits odd symmetry. Thus the spectrum X(jΩ) can be expressed as a sum of two parts:
X ( j) X p ( j) X n ( j)
X ( j )
X p ( j) X ( j) u()
X n ( j) X ( j) u()
X n ( j) X p ( j)
Review for signals and systems
If this real signal x(t) passes through a Hilbert transformer:
δ(t) LTI system h(t)
A continuous-time LTI system can be uniquely specified by its impulse response h(t).
x(t)
LTI system h(t)
y(t)
y(t ) x( )h( t )d
o
( A / 2)
Y ( j )
o
o
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Synchronous demodulation
y(t )
r (t )
A x (t ) 2
ˆ (t ) y(t ) x(t ) jx
ˆ (t ) is the Hilbert transform of x(t) where x
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Modulation and Demodulation DSB-Modulation x(t )
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Hilbert transformer
x(t )
Hilbert transformer
ˆ (t ) x
The impulse response of the Hilbert transformer is hHT(t) defined by Its frequency response:
1
j
ˆ ( j) X ( j) H ( j) jX ( j) jX ( j) X HT n p
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